python 多线程的使用笔记

1、多线程的基本用法

（1）简单任务多线程的开启方式

from threading import Thread
import timedef target(name, n):for i in range(0, n, 2):print(f'{name}_{i}')time.sleep(1)t1 = Thread(target=target, args=('a', 16, ))
t1.start()for i in range(1, 11, 2):print(f'主线程_{i}')time.sleep(1)

（2）自定义复杂任务多线程的开启方式，适合复杂逻辑

from threading import Thread
import timeclass myThread(Thread):def __init__(self, name, n):super(myThread, self).__init__()self.name = nameself.n = ndef run(self):for i in range(0, self.n, 2):print(f'{self.name}_{i}')time.sleep(1)t1 = myThread('a', 16, )
t1.start()for i in range(1, 11, 2):print(f'主线程_{i}')time.sleep(1)

2、关于守护线程和 `join`

正常情况下主线程和子线程可以相互没有干扰，独立运行完后程序结束

当我们需要主线程结束后子线程也随着结束，可以将子线程设置为守护线程后，这样主线程结束后，即便子线程没有运行完，子线程也会随着主线程结束
这里注意的是，子线程设置守护线程一定要在子线程开始之前

当我们需要子线程运行完主线程再接着往下运行时，子线程可以调用 join() 方法，主线程就会等待，直到子线程终止或者超时才会继续往下执行
这里注意的是，子线程 join() 一定要在子线程开始之后
jion() 里面可以传入 timeout 参数，超时后主线程会继续往下运行
下面是 setDaemo() 和 join() 的例子可以去掉注释看看有什么不同

from threading import Thread
import timedef target(name, n):for i in range(0, n, 2):print(f'{name}_{i}')time.sleep(1)t1 = Thread(target=target, args=('a', 16,))
# t1.setDaemon(True)
t1.start()
# t1.join()for i in range(1, 11, 2):print(f'主线程_{i}')time.sleep(1)

3、关于信号量 `Semaphore()` 和 `BoundedSemaphore()`

我们可以一次开启很多线程，但是我们想对同时运行的线程控制在一定数量内，开启的线程大于同时运行的线程时，其他的线程就处于阻塞状态，直到有线程运行结束，阻塞的线程才能开始运行，这时我们就用到 Semaphore() ,
信号量基于内部计数器，初始化 Semaphore() 时会给计数器一个值，每调用一次acquire()，计数器减1，每调用一次release()，计数器加1，当计数器为0时，acquire()调用被阻塞

from threading import Thread, Semaphore
import timesema = Semaphore(3)def target(name, n):sema.acquire()for i in range(0, n, 2):print(f'{name}_{i}')time.sleep(1)sema.release()sema = Semaphore(3)for s in 'abcde':Thread(target=target, args=(s, 6,)).start()

Semaphore() 支持上下文，对于上面代码，也可以这样写

from threading import Thread, Semaphore
import timesema = Semaphore(3)def target(name, n):with sema:for i in range(0, n, 2):print(f'{name}_{i}')time.sleep(1)sema = Semaphore(3)for s in 'abcde':Thread(target=target, args=(s, 6,)).start()

BoundedSemaphore 继承自 Semaphore 功能和 Semaphore基本一样，只不过 BoundedSemaphore有限制，release()时会判断当前信号量的值，如果当前值大于等于初始值，就会抛出错误，而Semaphore并不会抛出异常

4 锁 `Lock` 和 `RLock`

如果运行上面代码，我们会发现，多个子线程之间可能打印在一行上，比较混乱，这是由于线程之间随机调度，同时输出。如果是同时在修改一个变量。或者一个文件，就有可能造成数据错误，这时互斥锁Lock就派上用场了。Lock可以用于锁定资源，Lock有两个基本方法，acquire() 和 release()，调用acquire()状态变为锁定并立即返回，当状态是锁定时, acquire()将阻塞至其他线程调用 release() 将其改为非锁定状态，然后 acquire() 调用重置其为锁定状态并返回。锁支持上下文管理协议，即支持with语句

from threading import Thread, Lock
import timelock = Lock()def target(name, n):for i in range(0, n, 2):lock.acquire()print(f'{name}_{i}')lock.release()time.sleep(1)for s in 'abcde':Thread(target=target, args=(s, 6,)).start()

用with语句代替

from threading import Thread, Lock
import timelock = Lock()def target(name, n):for i in range(0, n, 2):with lock:print(f'{name}_{i}')time.sleep(1)for s in 'abcde':Thread(target=target, args=(s, 6,)).start()

如果尝试释放一个非锁定的锁，则会引发 RuntimeError 异常
RLock被称为重入锁，若要锁定锁，线程调用其 acquire() 方法；一旦线程拥有了锁，方法将返回。若要解锁，线程调用 release() 方法。 acquire()/release() 对可以嵌套，重入锁必须由获取它的线程释放。一旦线程获得了重入锁，同一个线程再次获取它将不阻塞。只有最终release() (最外面一对的 release() ) 将锁解开，才能让其他线程继续处理 acquire()阻塞，线程必须在每次获取它时释放一次。
Lock 和 RLock 用法大体相同，区别在于Lock在锁定时不属于特定线程，也就是说，Lock可以在一个线程中上锁，在另一个线程中解锁。而对于RLock来说，只有当前线程才能释放本线程上的锁，即解铃还须系铃人。

5 `Event` 事件

Event内部定义了一个标志位flag，初始的时候为False，当Flag的值为False，那么event.wait()就会阻塞，当flag值为True，那么event.wait()便不再阻塞Event主要提供以下方法
set()来将其设置为True；
clear()将其重新设置为False；
is_set()来检查标志位的状态；
wait(timeout=None)，会一直监听flag，如果flag为False就一直处于阻塞状态

from threading import Thread, Event
import timeclass myThread(Thread):def __init__(self, name, n):super(myThread, self).__init__()self.name = nameself.n = nself.e = Event()def pause(self): # 暂停self.e.clear()def play(self): # 继续self.e.set()def run(self):for i in range(0, self.n, 2):self.e.wait()print(f'{self.name}_{i}')time.sleep(1)t1 = myThread('a', 16, )
t1.play()
t1.start()for i in range(1, 11, 2):print(f'主线程_{i}')time.sleep(1)if i == 3:t1.pause() # 子线程暂停if i == 7:t1.play() # 子线程继续

特别感谢下面两篇文章的作者，供大家做参考学习
python多线程详解（超详细）
python threading模块的Lock和RLock区别

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